补充一点点:对象,支持多数据中心同时就近访问,提供小的对象打包操作,天生就支持版本管理;文件,支持频繁的数据更新。
不同的产品会决定最终的迁移方案是多种多样的。一般来说,对于金融的客户,建议先对数据使用情况做详细的评估,再决定使用什么样的工具,以及数据迁移计划。当然,还有回退策略。从迁移工具上来説,经常会用到的迁移工具:robocopy...
同城双活,对象系统天生就可以做到。楼上的回答中也给大家指出了数据一致性的问题。强一致性是可以保证数据一致的。至于东西向流量,对于金融这一严重数据依赖行业来说,属于“可克服困难”。哈哈……...
对于非结构化数据,我们可以简单分为流数据、文件数据、对象数据三种。流数据通过数据订阅放到历史数据到文件或对象设备,数据备份通过文件或对象来完成。文件数据,可以通过文件系统直接访问、系统虚拟化再备份、NDMP等等...
决定是否备份对象存储并不像是否应该传统备份那样简单。 与块和文件不同,对象存储设计之初,就自动包括许多级别的保护,以防止可能对企业造成危害的各种情况,其中包括可选的一次写入多次读取(WORM)保护。 如果用户遵循所有...
性能同太多因素有关系了。单纯说其它条件一样,包括数据放置、访问带宽等等。那这两种存储的性能差异就变成了访问协议的差异。对象协议由于扁平化、更直接的访问协议,会得到更好的数据性能。而文件由于大量元数据操作和...
一般来说,从文件迁移到对象,涉及到访问数据的协议和方式转换,对应用没有办法做到无感知,从应用的角度来考虑整个迁移的影响是非常重要的。而数据湖技术可以有效避免这种难题。数据湖支持同一份数据,同时提供文件和对象方式...
对象存储和NAS相比,只是存储协议的不同,谈不上性价比。只有针对具体的使用场景和使用环境,才能计算性价比。一般来说,成本需要考虑采购成本以及维护成本,单纯说采购成本,NAS和对象都是差不多的,现在新的全闪的对象存储,性能也...
非结构数据的爆发式增长是各行各业都面临的挑战。由于金融业的特殊性,会对数据的存储、安全以及管理提出更严苛的要求。选择稳定可靠、成熟、易管理、广泛使用的产品是重要需要考虑的。 某种意义上,选择走正确的路比努...
构建非结构化数据的数据湖,需要考虑两大方面的问题:一是应对数据的需求,实现任意数据的任意访问。包括同一份数据提供主流多种访问协议同时访问,系统采用分布式可伸缩架构,能够随时调整容错级别,策略化自动管理,无数据迁移,系...
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